發(fā)布時間：2017-12-06 04:19

  本文關(guān)鍵詞：基于滑動窗口的主題模型

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【摘要】：LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一個分層的概率主題模型,目前被廣泛地應(yīng)用于文本挖掘。這種模型既不考慮文檔與文檔之間的順序關(guān)系,也不考慮同一篇文檔中詞與詞之間的順序關(guān)系,簡化了問題的復(fù)雜性,同時也為模型的改進(jìn)提供了契機(jī)。針對此問題提出了基于滑動窗口的主題模型,該模型的基本思想是文檔中的一個單詞的主題與其附近若干單詞的主題關(guān)系越緊密,受附近單詞主題的影響越大。根據(jù)窗口和滑動位移的大小,把文檔切割為粒度更小的片段。同時,針對大數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)流問題,提出了在線滑動窗口主題模型。在4個數(shù)據(jù)集上的實驗表明,基于滑動窗口的主題模型訓(xùn)練出來的模型在數(shù)據(jù)集上有更好的泛化性能和精度。
【作者單位】： 蘇州大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;香港城市大學(xué)創(chuàng)意媒體學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61373092,61572339,61272449) 江蘇省科技支撐計劃重點項目(BE2014005)資助
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 到稿日期:2015-11-26返修日期:2016-03-08本文受國家自然科學(xué)基金(61373092,61572339,61272449),江蘇省科技支撐計劃重點項目(BE2014005)資助。1引言隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,網(wǎng)上的信息呈爆炸式增長,尤其是以文本形式為主要格式的數(shù)據(jù)更是以指數(shù)的形式增長。面對如此龐大的信

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1257343